31、网络数据安全:GNU Privacy Guard 全面解析

网络数据安全:GNU Privacy Guard 全面解析

在当今数字化时代,网络数据的安全传输至关重要。我们可以利用加密、完整性检查和数字签名等技术来保护网络传输的数据。例如,GNU Privacy Guard(GnuPG)加密包就能对要发送的电子邮件或文件进行加密,并使用加密数字签名进行认证。

公钥加密、完整性检查和数字签名
  • 公钥加密
    • 传统加密方式使用同一密钥进行加密和解密,这存在密钥泄露风险。而公钥加密使用一对密钥:私钥和公钥。私钥由用户自行保管,用于解密收到的消息;公钥则提供给发送消息的人,用于加密要发送的消息。
    • 例如,用户 A 要给用户 B 发送消息,A 会使用 B 的公钥加密消息,B 收到消息后用自己的私钥解密。
  • 数字签名
    • 数字签名用于验证消息的真实性和完整性。即使消息被加密,仍可能被拦截、修改后重新加密,因此需要数字签名来确保消息未被篡改。
    • 比如,对于 Red Hat 发布的升级公告,我们需要确认其确实由 Red Hat 发送,而不是他人伪造。
  • 完整性检查
    • 通过加密算法(如 MD5 算法)生成消息的校验和值,该值唯一代表消息的大小和内容。
    • 当接收方收到消息后,会生成自己的 MD5 值并与发送方的进行比较。如果相同,则消息未被篡改。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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